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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及位移传感解调技术领域，提出一种基于1D‑CNN的SNAP结构微腔位移传感解调方法及系统，包括以下步骤：在SNAP结构微腔处于任一位移节点时，将激光输入SNAP结构微腔位移传感系统，采集形成的透射光谱和透射光谱对应的位移作为数据集，将数据集分为训练集和测试集；利用训练集对构建的运用1D‑CNN的神经网络模型进行训练，训练时优化神经网络模型的参数，并利用测试集测试神经网络模型的性能，得到完成训练的神经网络模型；在未知SNAP结构微腔位移时，将激光输入SNAP结构微腔位移传感系统，获得待检测的透射光谱，将待检测的透射光谱输入完成训练的神经网络模型，得到SNAP结构微腔所处位移的预测结果。
主权项：1.一种基于1D-CNN的SNAP结构微腔位移传感解调方法，其特征在于，包括以下步骤：在SNAP结构微腔处于任一位移节点时，将检测激光输入SNAP结构微腔位移传感系统，采集形成的透射光谱和透射光谱对应的位移，形成数据集；并将数据集划分为训练集和测试集；构建运用1D-CNN的神经网络模型；利用训练集对运用1D-CNN的神经网络模型进行训练，在训练过程中，优化神经网络模型中的参数，并利用测试集测试神经网络模型的性能，得到完成训练的神经网络模型；在未知SNAP结构微腔位移时，将检测激光输入SNAP结构微腔位移传感系统中，获得待检测的透射光谱，将待检测的透射光谱输入完成训练的神经网络模型，得到SNAP结构微腔所处位移的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于1D-CNN的SNAP结构微腔位移传感解调方法及系统
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